论文车辆路径问题其优化算法综述是适合算法综述论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关算法综述怎么写开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：车辆路径问题是物流管理和运输组织优化中的核心问题,是运筹学中一类经典的组合优化问题.文章比较系统地总结了常见的VRP问题的分类和基本的数学模型,并通过查阅学者们的研究状况,总结了求解VRP问题常用和高效的启发式算法及相应的研究现状；最后总结了研究存在的问题,并对今后VRP问题的研究和求解方法进行了展望.
关键词：车辆路径问题；启发式算法；优化
中图分类号：U116.2 文献标识码：A
Abstract： Vehicle routing problem is the core problem in logistics management and in the organization and optimization of transportation, and is a classic combinatorial optimization problem in operations research. This article systematically summarized the common classifications and the basic model of VRP problems. And through referring to scholars" research situation, summarized the commonly used and efficient heuristic algorithms of solving VRP problems and the present situation of the corresponding research. Finally, summarized the problems in the research of VRP problems and discussed the future research and the solving methods for VRP problems.
Key words： vehicle routing problem； heuristic algorithm； optimization
0 引 言
随着科技的进步和电子商务的飞速发展,作为国民经济中一个重要行业的物流产业已成为拉动国家经济发展和提高居民生活水平的重要动力源泉,而物流行业中的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是制约物流行业发展的一个关键要素,其研究也受到人们的广泛关注.车辆路径问题是物流管理和运输组织优化中的核心问题之一,是指在满足一定的约束条件（如时间限制、车载容量限制、交通限制等）下,通过对一系列收货点和发货点客户合理安排行车路线,在客户的需求得到满足的前提下,达到配送车辆最少、配送时间最短、配送成本最低、配送路程最短等目标.该问题由Dantzig和Ramser[1]于1959年在优化亚特兰大炼油厂的运输路径问题时首次提出,现已成为运筹学中一类经典的组合优化问题,是典型的NP-难题.
企业通过选取恰当的配送路径,对运输车辆进行优化调度,可以明显提高配送效率,有效减少车辆的空驶率和行驶距离,降低运输成本,加快响应客户的速度从而提高客户服务质量,提高企业的核心竞争力.VRP作为物流系统优化环节中关键的一环,其研究成果已经应用到快递和报纸配送连锁商店线路优化以及城市绿化车线路优化等社会实际问题中,因而车辆路径问题的优化研究具有很好的现实意义.
1 车辆路径问题的分类和基本模型
VRP的构成要素通常包括车辆、客户点、货物、配送中心（车场）、道路网络、目标函数和约束条件等,根据侧重点的不同,VRP可以分为不同的类型.根据运输车辆载货状况分类可分为非满载车辆路径问题和满载车辆路径问题；根据任务特征可分为仅装货、仅卸货和装卸混合的车辆路径问题；根据优化目标的数量可分为单目标车辆路径问题和多目标车辆路径问题；根据配送车辆是否相同可分为同型车辆路径问题和异型车辆路径问题；根据客户对货物接收和发送有无时间窗约束可分为不带时间窗的车辆路径问题和带时间窗的车辆路径问题；根据客户需求是否可拆分可分为需求可拆分车辆路径问题和需求不可拆分车辆路径问题；根据客户是否优先可分为优先约束车辆路径问题和无优先约束车辆路径问题；根据配送和取货完成后车辆是否需要返回出发点可分为开放式车辆路径问题和闭合式车辆路径问题；还可以将上述两个或更多约束条件结合起来,构成一些更复杂的车辆路径问题.
由于VRP的约束条件不同引起了其分类多种多样,而不同类型的VRP其模型构造及求解算法有很大差别.VRP的一般数学模型为：
在上述模型中,式（1）表示目标函数,式（2）表示约束条件.其他VRP模型大致都是在此模型的基础上根据约束条件完善形成的.
2 VRP的求解算法和研究现状
VRP的求解方法,基本上可分为精确算法和启发式算法两大类.由于精确算法的计算难度和计算量随着客户点的增多呈指数级增加,在实际中应用范围有限,而启发式算法则具有全局搜索能力强、求解效率高的特点,求出的解也具有较好的参考性,因此,目前大部分研究者们主要把精力集中在如何构造高质量的启发式算法上,本文也主要讨论一些近年来研究比较多的启发式优化算法.针对VRP问题目前已提出了大量的启发式算法,其中研究较多的主要包括以下算法：
2.1 遗传算法（Genetic Algorithm,GA）
GA是一种通过模拟生物进化过程来搜索最优解的方法,该方法通过对群体进行选择、交叉和变异等操作,产生代表新的解集的种群,根据个体适应度大小选择个体,通过迭代逐步使群体进化到近似最优解状态.但是该算法具有搜索速度慢、易早熟、总体可行解质量不高等缺点.
总结:此文是一篇算法综述论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
参考文献：
1、 有时间窗的车辆路径问题改进蚁群算法 摘 要：针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上较少对蚁群算法本身进行优化的问题，提出了一种改进蚁群算法，通过改进状态转移概率和信息素更新。
2、 车辆路径问题综述展望 摘 要：车辆路径问题是物流系统优化中的关键内容之一，是现代物流管理研究中的重要内容。文章梳理分析了车辆路径问题（VRP）的分类、模型及算法等，详。
3、 带时间窗的冷链物流车辆路径优化问题 摘 要：文章研究了带有硬时间窗限制的超市速冻食品冷链配送车辆路径优化问题，根据其配送批量小，配送地点分散，时间要求高的特点建立了配送成本最小的目。
4、 蜂群优化算法在带软时间窗的车辆路径问题中的应用 摘 要:本文给出了带软时间窗的车辆路径问题的一种新的算法,蜂群算法。通过计算若干benchmark问题,并将结果与硬时间窗的目前最好解及蚁群算法。
5、 快件揽收实时车辆路径问题一种贪婪算法 摘要：快递运营中，调派车辆前往随机发生的快件发件人处上门揽收快件，是一个实时编排行车路径的动态决策过程，本文针对该问题，采用了揽收所有快件的最后。
6、 基于微粒群优化算法的直流电机控制系统 摘 要： 针对现有直流电动机控制系统的特点和存在的问题，介绍以STM32单片机为控制核心的直流电机数字调速控制系统。该系统利用PWM信号驱动控制。